Post-processing of biochars to enhance plant growth responses: a review and meta-analysis
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Notice bibliographique
Résumé
A number of processes for post-production treatment of "raw" biochars, including leaching, aeration, grinding or sieving to reduce particle size, and chemical or steam activation, have been suggested as means to enhance biochar effectiveness in agriculture, forestry, and environmental restoration. Here, I review studies on post-production processing methods and their effects on biochar physio-chemical properties and present a meta-analysis of plant growth and yield responses to post-processed vs. "raw" biochars. Data from 23 studies provide a total of 112 comparisons of responses to processed vs. unprocessed biochars, and 103 comparisons allowing assessment of effects relative to biochar particle size; additional 8 published studies involving 32 comparisons provide data on effects of biochar leachates. Overall, post-processed biochars resulted in significantly increased average plant growth responses 14% above those observed with unprocessed biochar. This overall effect was driven by plant growth responses to reduced biochar particle size, and heating/aeration treatments. The assessment of biochar effects by particle size indicates a peak at a particle size of 0.5-1.0 mm. Biochar leachate treatments showed very high heterogeneity among studies and no average growth benefit. I conclude that physiochemical post-processing of biochar offers substantial additional agronomic benefits compared to the use of unprocessed biochar. Further research on post-production treatments effects will be important for biochar utilization to maximize benefits to carbon sequestration and system productivity in agriculture, forestry, and environmental restoration. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s42773-021-00115-0.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle